gdal截取范围栅格图

### 使用 GDAL 裁剪或提取指定范围的栅格图像 #### 方法一：基于像素位置裁剪 通过指定起始点和结束点的像素坐标来实现裁剪功能。这种方法适用于已知目标区域在影像中的具体像素位置的情况。 以下是具体的 Python 实现代码： ```python import gdal def clip_by_pixel(input_path, output_path, x_off, y_off, x_size, y_size): dataset = gdal.Open(input_path) band = dataset.GetRasterBand(1) data = dataset.ReadAsArray(x_off, y_off, x_size, y_size) # 提取子图数据 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") out_ds = driver.Create(output_path, x_size, y_size, 1, band.DataType) out_ds.SetGeoTransform(get_new_geo_transform(dataset, x_off, y_off)) # 设置新的地理转换参数 out_ds.SetProjection(dataset.GetProjection()) # 复制投影信息 out_band = out_ds.GetRasterBand(1) out_band.WriteArray(data) # 将数据写入新文件 out_band.FlushCache() del out_ds # 计算新的地理变换矩阵 def get_new_geo_transform(ds, x_offset, y_offset): old_gt = ds.GetGeoTransform() new_gt = (old_gt[0] + x_offset * old_gt[1], old_gt[1], old_gt[2], old_gt[3] + y_offset * old_gt[5], old_gt[4], old_gt[5]) return new_gt ``` 此方法的核心在于 `ReadAsArray` 函数，它允许按照给定的像素偏移量和尺寸读取部分影像数据[^1]。 --- #### 方法二：基于地理坐标裁剪 当知道目标区域的具体地理范围（经纬度或其他坐标系下的范围）时，可以使用该方法完成裁剪操作。 下面是相应的 Python 实现代码： ```python from osgeo import gdal def clip_by_geographic_coordinates(input_path, output_path, min_x, max_x, min_y, max_y): options = gdal.WarpOptions( outputBounds=[min_x, min_y, max_x, max_y], # 设定输出边界 cropToCutline=True, dstNodata=-999.0 # 定义无数据值 ) gdal.Warp(output_path, input_path, options=options) ``` 在此方法中，`gdal.Warp()` 是核心函数，能够灵活处理多种复杂的裁剪需求，包括但不限于基于矢量边界裁剪、重采样以及坐标系转换等场景[^3]。 --- #### 方法三：基于矢量边界裁剪 如果需要根据某个矢量文件（如 `.shp` 文件）定义的几何边界进行裁剪，则可采用如下方式： ```python from osgeo import gdal def clip_by_shapefile(input_raster, output_raster, shapefile_path): warp_options = gdal.WarpOptions( format="GTiff", cutlineDSName=shapefile_path, # 指定用于裁剪的矢量文件 cropToCutline=True, # 是否裁剪至切割线范围内 srcNodata=-999.0, # 原始数据的 NoData 值 dstNodata=-999.0 # 输出数据的 NoData 值 ) gdal.Warp(output_raster, input_raster, options=warp_options) ``` 这种方案特别适合于复杂不规则形状的目标区域裁剪任务，其中涉及的主要逻辑已在前述引用中有提及。 --- ### 总结 以上三种方法分别对应不同的应用场景： - **基于像素位置裁剪**：简单高效，适用条件为明确知晓感兴趣区间的像素索引； - **基于地理坐标裁剪**：灵活性高，尤其适配具有精确空间定位需求的任务； - **基于矢量边界裁剪**：适应性强，能很好地满足任意形态边界约束的要求。 每种策略均有其独特优势，在实际应用过程中可根据具体情况选择最合适的手段加以实施。 ---